function map(arr, fn) { let newArr = []; for (let i = 0; i < arr.length; i++) { newArr[i] = fn(arr[i], i, arr) } return newArr; } function filter(arr, fn) { let newArr = []; for (let i = 0; i < arr.length; i++) { if (fn(arr[i], i, arr)) { newArr.pus

reduce能做什么? 1)求和 2)计算价格 3)合并数据 4)redux的compose方法 这篇文章主要内容是什么? 1)介绍reduce的主要作用 2)手写实现reduce方法 0)了解reduce 在了解reduce的好处之前,我们先知道reduce是什么? reduce是数组的一个方法,函数接受的参数有四个,函数上一次的结果,当前的结果,索引,当前执行的数组:在尾巴处也可以加一个初始的值.每一个参数都有很大的用处,运用好的话,可以幻化出各种变化. let r = [1,2,3].re

1.看一下正常使用的new方法 function father(name){ this.name=name; this.sayname=function(){ console.log(this.name) } } var son=new father('kimi') dog.sayname(); 输出结果: kimi 2.手写一个new方法 function father(name){ this.name=name; this.sayname=function(){ console.log(th

目录 前言:为什么要学习这个方法 compose简介 compose的实现 最容易理解的实现方式 手写javascript中reduce方法 redux中compose的实现 参考文章 最后 前言:为什么要学习这个方法 遇到这个方法主要是最近在阅读redux,koa 原理 等多次遇到这个方法,为了更好地理解框架原理,于是深入学习了一下compose的实现. 然后也发现这属于函数式编程的东西,发现函数式编程是进击前端进阶的必经之路,因为像其中的纯函数的概念在redux的reducer中也展示得淋漓

一.前言 本文基于 https://pomb.us/build-your-own-react/ 实现简单版 React. 本文学习思路来自 卡颂-b站-React源码,你在第几层. 模拟的版本为 React 16.8. 将实现以下功能: createElement(虚拟 DOM): render: 可中断渲染: Fibers: Render and Commit Phases : 协调(Diff 算法): 函数组件: hooks: 下面上正餐,请继续阅读. 二.准备 1. React Demo

@ 目录 一.前言 二.介绍 2.1 创建action 2.2 reducer 2.3 触发action 三. 认识与手写createAction() 3.1 用法 3.2 原理实现 四.认识handleActions 五.认识与手写实现handleAction 5.1 用法 5.2 原理实现 六.handleActions原理实现 最后 参考文章 一.前言 为什么介绍redux-actions呢? 第一次见到主要是接手公司原有的项目,发现有之前的大佬在处理redux的时候引入了它. 发现也确实

自从工作以来,写项目的时候经常需要手写一些方法和引入一些js库 JS基础又十分重要,于是就萌生出自己创建一个JS工具库并发布到npm上的想法 于是就创建了一个名为learnjts的项目,在空余时间也写了几个工具函数,后续还会再继续增加... 这篇文章就是一篇实战文章,我把自己创建项目,发布到npm,以及遇到的问题和解决方案全都记录了下来,如果你也想创建一个自己的js工具库,可以根据这篇文章一步一步的尝试一下 github项目地址 npm项目地址 创建项目 打开命令窗口,创建一个项目文件 mkdi

目录 手写数组衍生方法 1.检测是否为数组 2.类数组转化为数组 3.数组扁平化 4.数组去重 5.数组使用Math.max 手写数组内置方法 1. Array.prototype.filter 2. Array.prototype.map 3. Array.prototype.reduce(难点) 4. Array.prototype.forEach 5. Array.prototype.some 6. Array.prototype.find 7. Array.prototype.unshi

Zinnia库及其实现方法研究 (转) zinnia是一个开源的手写识别库.采用C++实现.具有手写识别,学习以及文字模型数据制作转换等功能. 项目地址 [http://zinnia.sourceforge.net ] License: NewBSD 作者对SVM很有研究. 比同类程序的效率要高效.(同类项目如tegaki) 我的目的是通过这个研究简单的手写输入实现方法 Zinnia库特点 SVM机实现 轻量级,可移植 线程安全,可供C,C++,Perl,Python,Ruby调用 每秒50-1

一.为什么要提供配置的方法 经过前面的手写Spring IOC.手写Spring DI.手写Spring AOP,我们知道要创建一个bean对象,需要用户先定义好bean,然后注册到bean工厂才能创建一个bean对象.代码如下: static PreBuildBeanFactory bf = new PreBuildBeanFactory(); GenericBeanDefinition bd = new GenericBeanDefinition(); bd.setBeanClass(ABe

一.手写代码 inline int gcd(int x,int y){ if(y==0) return x; else return(gcd(y,x%y)); } 二.STL中的使用方法 注:在STL中使用时,gcd()函数应作 __gcd(a,b);(两个下划线) ---------------------------------------------THE END-----------------------------------------------

1. Promise中then()方法返回来的结果或者规律 我们知道 promise 的 then 方法返回来的结果值[result]是由: 它指定的回调函数的结果决定的 2.比如说下面这一段代码 let p = new Promise((resolve, reject) => { resolve('ok'); }) const result= p.then(res => { alert(res) }, err => { console.log(err) }) 也就是说result的结果

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax

Function.prototype.call = function(context,...args){ var context = context || window; context.fn = this; var result = eval(`context.fn(...args)`); delete context.fn; return result; } call的实质就是调用函数时候改变函数中this的指向,利用对象中函数调用时候 this指向这个对象的特性我们给函数加上fn属性,指向

何为手写公式,很简单,就是在网页上可以写出数学公式,并能够生成Latex格式的字符串.废话不多说,直接走正题. 一.首先大家可以先去官网了解一下myscript这个插件 官方网站:https://dev.myscript.com/ 二.在去它的github上看一下这个项目 GitHub:https://github.com/MyScript/myscript-math-web 三.根据github上的介绍,要下载其插件首先你需要用到这个命令: bower install myscript-mat

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen

# 手写数字识别 ----卷积神经网络模型 import os import tensorflow as tf #部分注释来源于 # http://www.cnblogs.com/rgvb178/p/6052541.html from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data data = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) '''获取程序集'''

目录 Spring系列之IOC的原理及手动实现 Spring系列之DI的原理及手动实现 Spring系列之AOP的原理及手动实现 Spring系列之手写注解与配置文件的解析 引言 在前面的几个章节中我们已经简单的完成了一个简易版的spring,已经包括容器,依赖注入,AOP和配置文件解析等功能.这一节我们来实现一个自己的springMvc. 关于MVC/SpringMVC springMvc是一个基于mvc模式的web框架,SpringMVC框架是一种提供了MVC(模型 - 视图 - 控制器)架

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验

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